Verstärkungslernen in Robotik und autonomen Systemen

Reinforcement Learning (RL) hat sich zu einem transformativen Ansatz im Bereich der autonomen Systeme entwickelt und erm glicht intelligente Entscheidungsfindung und Steuerung in der Robotik, bei selbstfahrenden Autos, im Gesundheitswesen, in der Industrieautomatisierung und bei intelligenter Infrastruktur. In dieser Diskussion haben wir die grundlegenden Konzepte, Methoden, Herausforderungen und realen Anwendungen von RL in autonomen Systemen untersucht und dabei sowohl ihr Potenzial als auch ihre Grenzen aufgezeigt . Die Anwendung von RL in der Robotik und in autonomen Systemen wird durch Markov-Entscheidungsprozesse (MDPs) untermauert, die einen strukturierten Rahmen f r sequenzielle Entscheidungsfindungbieten . Die Entwicklung von wertbasierten Methoden wie Deep Q Networks (DQN) und richtlinienbasierten Ans tzen wie Policy Gradient und Actor Critic hat es Robotern und autonomen Agenten erm glicht, komplexe Verhaltensweisen durch Versuch und Irrtum zu erlernen. Dar ber hinaus bieten modellfreie und modellbasierte RL-Techniken unterschiedliche Kompromisse in Bezug auf Probeeffizienz und Anpassungsf higkeit und ebnen den Weg f r vielseitigere und praktischere lernbasierte Steuerungen.